サポートベクターマシンの中間点検証法(一般,ニューロハードウェア,一般)
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概要
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近年,パターン認識の分野においてサポートベクターマシン(SVM)が注目され,いろいろな手法が提案されている.SVMの特徴の一つとしてマージン最大化のテクニックが挙げられるが,実問題ではうまく識別境界線が引かれないことがある.そのため,Cross-Validation法を使うなどの工夫がなされているが,本稿では与えられた訓練データの中間点の情報を用いてSVMの調整を行う方法を提案し,その特性を計算機実験で検証する.本稿で提案する手法の有効性を示すために2クラスパターン分類のベンチマーク問題を対象とし,各種SVM,Radial Basis Function(RBF)ネットワーク,Cross-Validation法を用いた代表的なニューラルネットワークの1つである3層パーセプトロンと比較した.
- 2007-11-11
著者
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